Standaard Boekhandel gebruikt cookies en gelijkaardige technologieën om de website goed te laten werken en je een betere surfervaring te bezorgen.
Hieronder kan je kiezen welke cookies je wilt inschakelen:
Technische en functionele cookies
Deze cookies zijn essentieel om de website goed te laten functioneren, en laten je toe om bijvoorbeeld in te loggen. Je kan deze cookies niet uitschakelen.
Analytische cookies
Deze cookies verzamelen anonieme informatie over het gebruik van onze website. Op die manier kunnen we de website beter afstemmen op de behoeften van de gebruikers.
Marketingcookies
Deze cookies delen je gedrag op onze website met externe partijen, zodat je op externe platformen relevantere advertenties van Standaard Boekhandel te zien krijgt.
Je kan maximaal 250 producten tegelijk aan je winkelmandje toevoegen. Verwijdere enkele producten uit je winkelmandje, of splits je bestelling op in meerdere bestellingen.
The rational management of groundwater resource systems requires an understanding of their response to existing and planned schemes of exploitation, pollution prevention and/or remediation. Such understanding in turn requires collecting suitable data to characterize the system, model flow and transport within it and monitor its response to stresses. The high cost of subsurface data acquisition requires that they be collected in a judicious and effective manner. Previous approaches to the assessment and optimization of data collection schemes have generally considered the underlying models to be known and accurate. In reality, the complex nature of hydrogeologic environments renders available data prone to multiple interpretations and the system subject to alternative ways of representation by models. Multimodel analysis method within the framework of Bayesian model averaging and its maximum likelihood version is used to analyze the worth of data and a discrete variable version of the Differential Evolution method is introduced to optimize the locations of prospective new data so as to reduce overall predictive uncertainty.